Ведущий разработчик, Платформа wE-BjQj3dVjeSW2n — Россия, Москва

Привет! Это команда платформы AI-автоматизации.

Мы создаём внутреннюю платформу для разработки AI-агентов и автоматизаций, которой смогут пользоваться продуктовые команды vW7B. Наша цель — дать инженерам готовый набор инструментов для создания агентских систем без необходимости каждый раз строить инфраструктуру с нуля.

Сейчас проект находится на этапе активного развития. Уже есть собственный LLM-шлюз и базовая платформа, а дальше мы строим полноценную экосистему для агентской разработки: SDK, Tool Hub, визуальную оркестрацию, инструменты наблюдаемости и оценки качества AI-решений.

Целевая команда не будет заниматься обучением языковых моделей. Вместо этого мы создаём платформенные сервисы и инструменты, которые помогают инженерам быстрее внедрять AI в свои продукты.

Ищем разработчика, который поможет развивать платформу для агентской разработки и создавать инструменты, которыми будут пользоваться десятки продуктовых команд.

Наш стек

• Языки: Go, Python, TypeScript/JS — уверенно знать один из них; Go как основной или как второй язык — дополнительный плюс.

• Инфраструктура: Docker, Kubernetes, gRPC.

• Данные и обмен: PostgreSQL, Redis, S3, Kafka.

• AI‑слой: написание AI‑автоматизаций и оркестрация агентов; системы управления инструментами (tool management) и скиллами, коммунальные агенты; RAG‑пайплайны; интеграция с LLM‑провайдерами и собственными self‑hosted-моделями (обучение и хостинг моделей — на ML‑инфраструктуре, не на нас).

• Observability: OpenTelemetry, Grafana CI/CD: GitLab CI.

Вы будете

• Разрабатывать SDK и платформенные компоненты для создания AI-агентов.

• Создавать инструменты и сервисы вокруг MCP и Tool Hub.

• Развивать платформу для запуска и сопровождения AI-автоматизаций.

• Интегрировать существующие open source-решения в экосистему платформы.

• Участвовать в проектировании архитектуры платформы вместе с командой.

Примеры задач

• Разработать SDK для создания агентских приложений.

• Интегрировать внешний агентских фреймворк с внутренним LLM Gateway.

• Добавить поддержку новых MCP-инструментов.

• Построить сервис для безопасного выполнения действий от имени пользователя.

• Реализовать механизмы трейсинга и контроля использования LLM.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на любом современном языке программирования.

• Опыт проектирования backend-сервисов.

• Понимание принципов построения API и распределённых систем.

• Опыт разработки платформенных решений или внутренних инструментов.

• Интерес к современному AI-инструментарию и практический опыт его использования.

• Опыт создания автоматизаций или AI-интеграций.

Будет плюсом

• Наличие pet-проектов c применением AI.

• Практический опыт работы с несколькими harness-системами и понимание их отличий, преимуществ и недостатков.

• Опыт разработки AI-агентов, пайплайнов автоматизации, систем tool management.